0
თქვენი კალათა
0
Zinn Hub
0
თქვენი კალათა
0

ერთი შეხედვით

ძირითადი დეტალები ამ სერვისის შესახებ, რათა დაგეხმაროთ გადაწყვეტილების მიღებაში. გენერირებულია Zinn Hub-ის მიერ და არა გამყიდველის მიერ.

ძირითადი ენა

Python
ყველა გადაწყვეტილება დაფუძნებულია Python-ზე TensorFlow, PyTorch, Keras და Scikit-learn-ის გამოყენებით - წარმოების დონის ფრეიმვორკები, რომლებსაც ენდობიან ინდუსტრიასა და კვლევებში.

ML დაფარვა

კონტროლირებადი, უკონტროლო და ღრმა სწავლება
კლასიფიკაციიდან და რეგრესიიდან CNN-ებამდე, NLP-მდე, კლასტერიზაციამდე და რეკომენდაციების სისტემებამდე - ფართო გამოყენებითი ML ექსპერტიზა ერთ სერვისში.

შედეგები

სამუშაო მოდელი + საწყისი კოდი + დოკუმენტები
ყველა დონე მოიცავს ტესტირებულ, გაშვებად კოდს და სრულ დოკუმენტაციას - არა მხოლოდ ნოუთბუქს, არამედ გადაწყვეტას, რომლის რეალურად გამოყენება და გაგება შეგიძლიათ.

საუკეთესოა

დეველოპერები, სტარტაპები და მკვლევარები
გამოდგება ყველასთვის, მარტოხელა მკვლევარიდან, რომელსაც სჭირდება კონცეფციის დადასტურება, ბიზნესამდე, რომელიც ML-ს ოპერაციულ სამუშაო პროცესში აერთიანებს.

რას მიიღებთ

ფორმატები:
წყარო ფაილები
წერილობითი ანგარიში
ციფრული ფაილები
მიწოდების მეთოდი:
შეკვეთების მენეჯერი
შენიშვნები: თქვენ მიიღებთ ყველა საწყისი კოდის ფაილს, გაწვრთნილ მოდელს და სრულ დოკუმენტაციას შეკვეთის მენეჯერის მეშვეობით. კოდი შემოწმებულია და დამოწმებულია წარდგენამდე. დოკუმენტაცია მოიცავს, თუ როგორ მუშაობს მოდელი, როგორ უნდა გაუშვათ იგი და როგორ უნდა ინტერპრეტაცია გაუკეთოთ გამომავალ მონაცემებს. გთხოვთ, დარწმუნდეთ, რომ თქვენი მოთხოვნები ნათლად არის წარმოდგენილი, რათა მიწოდება იყოს მაქსიმალურად შეუფერხებელი.

სრული აღწერა

მიუხედავად იმისა, გჭირდებათ პროგნოზირებადი მოდელი, კომპიუტერული ხედვის კონვეიერი თუ ბუნებრივი ენის დამუშავების გადაწყვეტა, გსურთ ისეთი რამ, რაც რეალურად მუშაობს — სუფთად მიწოდებული, ნათლად დოკუმენტირებული და გამოსაყენებლად მზად. სწორედ ამას გთავაზობთ ეს სერვისი.

Zinn Digital არის ლონდონში დაფუძნებული მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა მეცნიერების გუნდი, რომელსაც აქვს ექვს წელზე მეტი პრაქტიკული გამოცდილება Python-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიწოდებაში რეალური პრობლემებისთვის. სწრაფი პროტოტიპირებიდან დაწყებული მოდელის სრულ განვითარებამდე, გუნდი მართავს სრულ ტექნიკურ სასიცოცხლო ციკლს, რათა თქვენ შეძლოთ შედეგზე ფოკუსირება.

**რას მოიცავს ეს სერვისი:**

გუნდის ექსპერტიზის სფეროები მოიცავს გამოყენებითი მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა მეცნიერების სრულ სპექტრს, მათ შორის:

— მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და გაწმენდა
— მონაცემთა საძიებო ანალიზი და ვიზუალიზაცია
— კლასიფიკაცია და რეგრესიული მოდელირება
— ობიექტის ამოცნობა (კომპიუტერული ხედვა)
— დროის სერიების პროგნოზირება
— კლასტერიზაცია და ზედამხედველობის გარეშე სწავლა
— სენტიმენტების ანალიზი და ბუნებრივი ენის დამუშავება
— რეკომენდაციის სისტემები
— ღრმა სწავლა ხელოვნური ნერვული ქსელებით (ANN) და კონვოლუციური ნერვული ქსელებით (CNN)
— სავაჭრო ბოტები და საფონდო პროგნოზირების მოდელები
— ბოლოდან ბოლომდე მანქანური სწავლა და ღრმა სწავლის პროექტები

ყოველი მიწოდება მოიცავს სრულად მოქმედ მოდელს, სრულყოფილად საჭირო მოთხოვნებითა და დოკუმენტაციით, რათა ნათლად იყოს გასაგები, თუ როგორ მუშაობს მოდელი.

**გამოყენებული ინსტრუმენტები და ფრეიმვორკები:**

გუნდი ძირითადად მუშაობს Python-ში და ფლობს TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Matplotlib, Jupyter Notebook და Google Colab — ირჩევს სწორ სტეკს თითოეული პროექტის საჭიროებებისთვის.

**როგორ მუშაობს:**

შეკვეთის განთავსების შემდეგ, გააზიარეთ თქვენი პროექტის დეტალები შეკვეთის ჩატის საშუალებით. გუნდი განიხილავს თქვენს მოთხოვნებს და დაგიკავშირდებათ, თუ რაიმე განმარტება იქნება საჭირო სამუშაოს დაწყებამდე. გადასინჯვები შედის ყველა დონეზე, რათა უზრუნველყოს საბოლოო მიწოდება თქვენს მოლოდინებს.

**ვისთვის არის ეს:**

ეს სერვისი განკუთვნილია დეველოპერებისთვის, მკვლევარებისთვის, სტარტაპებისთვის და ბიზნესებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ სანდო, გამოცდილი ხელები მანქანური სწავლების ან მონაცემთა მეცნიერების ამოცანაზე — იქნება ეს ფოკუსირებული ერთი მოდელი თუ უფრო ფართო, ყოვლისმომცველი პროექტი. თუ არ ხართ დარწმუნებული, რომელი დონე შეესაბამება თქვენს მოცულობას, შეკვეთამდე დაგვიკავშირდით და გუნდი სწორ მიმართულებას მოგცემთ.

ხარისხიანი მუშაობა და კლიენტის კმაყოფილება გუნდის უპირველესი პრიორიტეტია. დროულად, ბიუჯეტის ფარგლებში მიწოდების დადასტურებული გამოცდილებით, Zinn Digital მოაქვს თქვენს პროექტს საჭირო ექსპერტიზასა და ერთგულებას.

Zinner ხარისხის გარანტია

✓
შემოწმებული პროფესიონალი
ყველა Zinner განიხილება და მტკიცდება პლატფორმაზე გაწევრიანებამდე.
✓
ხარისხიანი სამუშაო გარანტირებულია
ყველა სერვისი მხარდაჭერილია ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის ვალდებულებით.
✓
უსაფრთხო გადახდა
თქვენი გადახდა დაცულია მანამ, სანამ არ დაამტკიცებთ შესრულებულ სამუშაოს.

პაკეტების შედარება

ფუნქციაძირითადიგაძლიერებაპრემიუმი
მიწოდების დრო1 დღეები4 დღეები6 დღეები
რევიზიები123
მარტივი ML ან ღრმა სწავლის დავალება ან პროექტი✓✕✕
კვლევა შედის✓✓✓
სრულად მოქმედი მოდელი მიწოდებულია✓✕✕
მოთხოვნები და დოკუმენტაცია მოწოდებულია✓✕✕
Python-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტა✓✕✕
1 შესწორება შედის✓✕✕
სტანდარტული სირთულის ML ან ღრმა სწავლის პროექტი✕✓✕
სრულად მოქმედი მოდელი დოკუმენტაციით✕✓✕
უფრო ფართო მასშტაბი ვიდრე Basic (მაგ. მრავალსაფეხურიანი კონვეიერები, უფრო ღრმა ანალიზი)✕✓✕
Python-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტა შესაბამისი ფრეიმვორკების გამოყენებით✕✓✕
2 შესწორება შედის✕✓✕
კომპლექსური ან სრული ML / ღრმა სწავლის პროექტი✕✕✓
სრულად მოქმედი მოდელი სრული მოთხოვნებითა და დოკუმენტაციით✕✕✓
სრული კონვეიერის დაფარვა: წინასწარი დამუშავება, მოდელირება, შეფასება და გამომავალი✕✕✓
Python-ზე დაფუძნებული გადაწყვეტა, რომელიც იყენებს სრულ ფრეიმვორკ სტეკს✕✕✓
3 შესწორება შედის✕✕✓

პორტფოლიო

გამყიდველის ნამუშევრების მაგალითები ამ Zinn-თან დაკავშირებით.

შექმენით Python მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა მეცნიერების გადაწყვეტილებები

შექმენით Python მანქანური სწავლებისა და მონაცემთა მეცნიერების გადაწყვეტილებები

დამატებითი ინფორმაცია

იდეალურია

ვინ იღებს ყველაზე მეტ სარგებელს ამ სერვისით:სტუდენტები, რომლებსაც სჭირდებათ მოქმედი ML ან ღრმა სწავლის პროექტი დოკუმენტაციით სტარტაპები, რომლებიც აშენებენ MVP პროგნოზირებად მოდელს მკვლევარები, რომლებსაც სჭირდებათ კოდირებული კონცეფციის დადასტურება ბიზნესები, რომლებიც იყენებენ მანქანურ სწავლებას ოპერაციულ გამოწვევებზე დეველოპერები, რომლებიც აერთიანებენ ML-ს უფრო ფართო აპლიკაციაში მონაცემთა გუნდები, რომლებსაც სჭირდებათ სპეციალისტის მხარდაჭერა კონკრეტულ მოდელირების ამოცანაზე

ინსტრუმენტები, რომლებსაც ვიყენებ

მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლის ფრეიმვორკები:TensorFlow Keras PyTorch Scikit-learn
განვითარებისა და ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტები:Python Jupyter Notebook Google Colab Matplotlib

ჩემი პროცესი

როგორ ვითარდება პროექტი:1. თქვენ აზიარებთ თქვენი პროექტის მოკლე აღწერას, მონაცემებს და მოთხოვნებს 2. კვლევა და მიდგომის დაგეგმვა თქვენი კონკრეტული გამოყენების შემთხვევისთვის 3. მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და საძიებო ანალიზი 4. მოდელის შემუშავება, ტრენინგი და შეფასება 5. კოდის მიმოხილვა და ტესტირება მიწოდებამდე 6. სამუშაო მოდელის, საწყისი კოდის და სრული დოკუმენტაციის მიწოდება 7. გადასინჯვის რაუნდები, როგორც ეს მოცემულია თქვენს დონეზე

ხშირად დასმული კითხვები

Python არის გუნდის ძირითადი ენა და გამოიყენება პროექტების უმეტესობისთვის. თუმცა, თუ თქვენს პროექტს სხვა ენა სჭირდება, უბრალოდ შეგვატყობინეთ შეკვეთამდე ან შეკვეთის დროს და გუნდი მოერგება მას.

დიახ. ყოველი მიწოდება მოიცავს სრულად ფუნქციონირებად, ტესტირებულ მოდელს სრულ დოკუმენტაციასთან ერთად. კოდი მოწმდება წარდგენამდე, რათა შეძლოთ მისი გაშვება და დაუყოვნებლივ გაიგოთ, როგორ მუშაობს.

ზოგადი სახელმძღვანელო: Basic შეეფერება ერთ, მკაფიოდ განსაზღვრულ ამოცანას (მაგალითად, მარტივი კლასიფიკატორი ან ძირითადი რეგრესია); Boost შეეფერება ზომიერად რთულ პროექტს მრავალი ნაბიჯით ან მონაცემთა ნაკრებით; Premium შეეფერება სრულყოფილ კონვეიერებს, მოწინავე არქიტექტურებს ან მრავალკომპონენტიან გადაწყვეტილებებს. თუ არ ხართ დარწმუნებული, გამოაგზავნეთ შეტყობინება თქვენი პროექტის აღწერით და გუნდი გირჩევთ შეკვეთის განთავსებამდე.

მინიმუმ, თქვენი პროექტის მკაფიო აღწერა, თქვენი მონაცემთა ნაკრები (ან ინფორმაცია თქვენს ხელთ არსებული მონაცემების შესახებ), შედეგი, რომლის მიღებაც გსურთ მოდელისგან, და ნებისმიერი კონკრეტული ტექნიკური მოთხოვნა. რაც უფრო მეტ კონტექსტს მიაწვდით, მით უფრო სწრაფად და ზუსტად შეძლებს გუნდი მიწოდებას.

რევიზია მოიცავს არსებული მიწოდების კორექტირებას — მაგალითად, მოდელის პარამეტრების დარეგულირებას, გამომავალი ფორმატის კორექტირებას, ან კოდის ადაპტირებას ოდნავ განსხვავებულ მონაცემთა ნაკრების სტრუქტურაზე. ის არ მოიცავს სრულიად ახალ ან მნიშვნელოვნად გაფართოებულ პროექტის ფარგლებს, რაც მოითხოვს ახალ შეკვეთას.

დიახ. გუნდის ექსპერტიზა მოიცავს კლასიფიკაციას, რეგრესიას, კლასტერიზაციას, განზომილების შემცირებას, ანომალიების გამოვლენას და სხვა — ასევე ღრმა სწავლის ამოცანებს, როგორიცაა გამოსახულების ამოცნობა, ობიექტების გამოვლენა, NLP, დროის სერიების პროგნოზირება და რეკომენდაციების სისტემები.

დიახ. ყველა დონე მოიცავს Python-ის სრულ საწყის კოდს (ან თქვენს მიერ არჩეულ ენას), ასე რომ თქვენ სრულად ფლობთ გადაწყვეტას და შეგიძლიათ შეცვალოთ ან გააფართოვოთ იგი საჭიროებისამებრ.

დიახ, ნებისმიერი მარტივი დავალების მიღმა, გუნდი მკაცრად გირჩევთ ჯერ მოკლე შეტყობინებას. ეს უზრუნველყოფს სწორი დონის არჩევას, მიწოდების დრო რეალისტურია თქვენი ფარგლებისთვის და არ არის სიურპრიზები არცერთ მხარეს.

მომხმარებელთა შეფასებები

ნახეთ, რას ამბობენ ჩვენი მომხმარებლები ამ Zinn-ის შესახებ

5.0
5 მიმოხილვები
5 ⭐
5
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

საოცარი გამყიდველი! მან გადააჭარბა მოლოდინს დეტალებისადმი შესანიშნავი ყურადღებით. მე ვურჩევ ამ გამყიდველს ყველას, ვისაც მისი ექსპერტიზა სჭირდება. 100% გამორჩეული შრომის ეთიკა მისგან!

შესანიშნავი ნამუშევარი. ისევ დავიქირავებ და ძალიან გირჩევთ მას ნებისმიერი მონაცემთა ანალიზის სამუშაოსთვის

ნეილმა ყველაფერი გააკეთა, როგორც ყოველთვის!

მადლობა! მონაცემები მძიმე იყო, მაგრამ ნილმა მოახერხა კარგი არქიტექტურის 50+ ეპოქის გაშვება და კარგი სიზუსტის მიღწევა.

მადლობა შესანიშნავი მუშაობისთვის. იმედი მაქვს, კვლავ ვიმუშავებთ ერთად.

მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.

კატეგორიები

Zinner-ის პოლიტიკა

Python პროექტები

მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.

ოფციები და შეკვეთა

მიიღეთ Zinn Hub აპლიკაცია

შეტყობინებები · უფრო სწრაფი წვდომა · სრული ეკრანი

შეეხეთ გაზიარებას თქვენს ბრაუზერში

➜ შემდეგ შეეხეთ "მთავარ ეკრანზე დამატება"